Dlaczego powinieneś się bać? Zobacz poniżej Jeśli Twoja polityka AI ogranicza się do zakazu używania prywatnych kont GenAI w pracy, to pilnujesz niewłaściwych drzwi. Więcej na ten temat w najnowszym wydaniu The AI Equilibrium.

„Shadow AI” – czyli to, że ktoś używa ChatGPT do analizy firmowych danych to tylko połowa problemu. Być może mniejsza połowa. Kolejne rosnące zagrożenie to Shadow Engineering. To produkcja kodu przez osoby bez przygotowania inżynierskiego.

Twój Marketing Manager właśnie wygenerował skrypt w Pythonie przy użyciu ChatGPT. Skrypt odpytuje bazę klientów. Działa. Jest „na produkcji”. Problem? Dział IT nie ma pojęcia, że ten kod istnieje.

→ 5 ryzyk, których tradycyjne frameworki zarządzania ryzykiem nie obejmują → Podejście do rozwiązania problemu

Możliwości są zdemokratyzowane jak nigdy. Osąd potrzebny do bezpiecznego zarządzania efektami — nie. Dlatego Shadow Engineering staje się niebezpieczny. W najnowszym wydaniu newslettera: → Czym Shadow Engineering różni się od Shadow AI

Opisuje narzędzia AI jako "kosmiczne narzędzia bez instrukcji obsługi". Jeśli ON czuje, że nie nadąża... ...pomyśl o pracownikach spoza IT — z marketingu, działu prawnego, czy finansów, którzy generują kod Pythona przez ChatGPT po to, żeby pomóc sobie w pracy

Andrej Karpathy — co-founder OpenAI, gość, który w lutym 2025 zaproponował termin "vibe coding" — napisał w zeszłym tygodniu: "Nigdy nie czułem się tak w tyle jako programista. Zawód jest dramatycznie przebudowywany."

Nie lepsze modele. Nie większe budżety. Process redesign.

Tylko 6% firm widzi realny ROI z wdrożeń GenAI. McKinsey sprawdził ~2000 organizacji. 88% używa AI regularnie. Ale 2/3 utknęło w pilotach. Co te 6% robi lepiej? Między innymi są trzykrotnie bardziej skłonni do analizy i przeprojektowania procesów PRZED automatyzacją.

Im lepsze narzędzie, tym szybciej przegrywasz. Jutro w newsletterze o tym, jak to zmienić. Bo z matematyką nie wygrasz. #AI #AIGovernance #ProcessAutomation

#AI #DataGovernance #AIStrategy #Enterprise

Governance to akcelerator wdrożeń AI, nie hamulec. Pytanie nie brzmi: CZY inwestować w data governance dla AI. Pytanie brzmi: JAK wdrożyć mechanizmy governance, by ułatwiały wdrożenia AI. 🔗 Więcej w newsletterze AI Equilibrium https://t.co/XbsXi24tmO

— nie technologię, nie budżet, nie talenty. 📊 O 34% wyższy zysk operacyjny z AI w firmach z silnym governance vs. reszta rynku. 📊 58% organizacji wciąż nie ma ram data governance — mimo że 1 na 4 nieudane projekty AI upada właśnie z tego powodu.

„Governance spowalnia innowację." „Najpierw zbudujmy, potem będziemy tworzyć mechanizmy kontrolne." „Nie mamy czasu na polityki — mamy deadline." Brzmi znajomo? Raport IBM (1000 liderów C-level) mówi co innego: 📊 76% wskazuje jakość danych jako główną barierę dla AI

(link w komentarzu) #AI #DataGovernance #AIStrategy #MLOps

Zautomatyzuj testy regresji (dbt, Great Expectations) Ogólnofirmowa poprawa jakości danych zrealizuje się organicznie — jedno wdrożenie produkcyjne po drugim, każde uzasadnione konkretną wartością biznesową. 🔗 Więcej w dzisiejszym newsletterze AI Equilibrium

Ship. Repeat. 4 kroki: 1️⃣ Gold Table Zidentyfikuj kluczowe tabele, na których trenowany jest model 2️⃣ Lineage Prześledź źródło danych (Bronze → Silver → Gold) 3️⃣ Fix at Source Napraw problemy w najwcześniejszej możliwej warstwie 4️⃣ Automate Tests

Alternatywa? Pipeline Repair. Dla każdego przypadku użycia oblicz: → Koszt wdrożenia na produkcję (włącznie z przygotowaniem danych) → Wartość biznesową po wdrożeniu Uszereguj według ROI. Zacznij od przygotowania potoku danych dla najbardziej opłacalnego.

Masz 8 pilotaży AI. Żadnego nie dajesz rady przenieść na produkcję — dane się nie nadają. Pokusa: uruchomić ogólnofirmowy „Program Transformacji Danych". To błąd. Wieloletnia inicjatywa za miliony złotych. Zanim dostarczy efekty — technologia zdąży się zmienić.

🔗 Więcej we wtorkowym wydaniu AI Equilibrium https://t.co/XbsXi24tmO #AI #DataGovernance #AIStrategy #Enterprise